大規模言語モデルを用いた交通システムにおける移動性予測に関する調査
大規模言語モデルは交通システムの移動性予測において有効な手段となる。これらのモデルは複雑なデータパターンを理解し、高精度な予測を行うことができる。
ラウンドアバウトにおける強化学習を用いたキューベースのエコドライビング
ラウンドアバウトにおける交通流と効率を向上させるため、自動化された車両や非自動化された接続車両の速度を先行車両や待機列の交通状況を考慮して最適化する。
開発途上国における交通政策の分析 - ABMを用いて
ABMを用いて、開発途上国の都市部における交通利用者の交通モード選択行動を分析し、無料公共交通政策の導入が交通システムに及ぼす影響を明らかにした。
リッチモンド市の公共自転車シェアシステムにおける電動アシスト自転車と従来の自転車の利用パターンの比較
電動アシスト自転車は、従来の自転車と比べて、より長距離の移動、より短い移動時間、より高速な移動が可能であり、また、より少ない上り坂の標高変化が特徴的である。
テキサス州における電気自動車充電ステーション最適配置: 公共充電ネットワークと交通渋滞の統合
電気自動車の長距離走行を可能にするため、充電ステーションの最適配置と交通渋滞の考慮が重要である。
モントリオールの共有自動化電気移動システム(SAEMS)の合成参加型計画
本論文は、大規模言語モデル(LLM)を活用して、多様なステークホルダーのデジタルアバターを作成し、共有自動化電気移動システム(SAEMS)の計画プロセスに参加させる新しい合成参加型アプローチを提案する。このアプローチにより、計画プロセスの包摂性、効率性、適応性が向上し、より包括的で解釈可能な交通計画を実現できる。
電気自動車の大規模普及が長期停電時の基本サービスへの公平なアクセスを制限する
電気自動車の大規模普及は、長期停電時の移動制限を通じて、基本サービスへの公平なアクセスを阻害する可能性がある。
大規模な公共交通機関との統合によるオンデマンド乗り合いサービスの効率的な運用
新しい技術を活用し、公共交通機関とオンデマンド乗り合いサービスを統合することで、より効率的で持続可能な都市交通システムを実現できる。
自動運転システムのための拡張可能なレーダーベースの交通分析システム
レーダーセンサーデータと航空レーザースキャンデータを組み合わせることで、センサーの自己位置推定と都市規模の交通量ヒートマップの生成を実現する。
車両の軌跡追跡における磁気センサーを通じた車両追跡
低コストの磁気センサーを使用した車両追跡システムの提案とその効果的な性能を示す。
